（我與大模型進行多輪對話後組合生成的答案）
歐盟的 《資料庫指令》（Database Directive, 96/9/EC） 為歐盟範圍內的資料庫提供 Sui Generis 保護，允許資料庫建立者對其投資進行保護，即使其中的數據本身沒有著作權（例如公共領域資料）。考慮到 GPT-4o、Gemini 等 LLM（大型語言模型） 的性質，是否可能受到此指令的保護，需要分析以下幾點：
根據 《資料庫指令》第7條，Sui Generis 保護適用於滿足以下條件的資料庫：
1. 「資料的系統化或有系統的排列」（Systematic or methodical arrangement of data）。
2. 「資料的獨立檢索」（Individual retrieval of data must be possible）。
3. 「創建資料庫的投入必須具有實質性」（Substantial investment in obtaining, verifying, or presenting the content）。
換言之，資料庫的建立者可就資料庫的結構與投資享有保護，而非資料本身。
2. LLM（大型語言模型）的特性
目前的 GPT-4o、Gemini、Claude 等大型語言模型（LLM）是基於龐大的訓練數據集進行預訓練，而這些數據集來自：
• 公開網路數據
• 授權數據（例如與新聞機構、出版商簽約獲取的資料）
• 付費資料集
• 自行產生或標註的訓練數據
儘管這些 LLM 使用了大量的數據來進行訓練，但其運作方式並非典型的「資料庫」，因為：
• LLM 不是一個「可檢索的資料庫」，而是一種預測下一個 token 的機制。
• 訓練後的模型不存儲原始數據，而是以權重的形式壓縮信息。
• 使用者無法直接檢索特定資料，而只能根據提示獲取類似結果。
這與資料庫的傳統定義有所不同，因此 LLM 可能難以完全適用 《資料庫指令》 的保護。
3. LLM 是否可能適用 Sui Generis 資料庫權？
有兩種可能的角度來看：
（1）LLM 訓練數據集的組織方式
如果某家公司（例如 OpenAI、Google、Anthropic）花費大量資源來建立有系統的訓練數據集，並且這些數據集：
• 有組織地進行分類、存儲、標記和驗證
• 可供內部檢索或分析
• 需要大量的經濟與人力投入
那麼，這個「訓練數據庫」可能符合 《資料庫指令》 的 Sui Generis 保護，並可防止他人未經授權的大規模擷取或重建。
但這種保護的重點將是訓練數據庫本身，而非 LLM 生成的結果。
（2）LLM 生成結果的保護
歐盟 《資料庫指令》 主要保護的是 「數據庫」，而非 AI 生成的輸出結果。這意味著：
• LLM 生成的文本、圖片、代碼等內容，本身無法受到《資料庫指令》的 Sui Generis 保護。
• 但如果 LLM 訓練過程涉及到大量的專門整理數據，則這些訓練數據庫可能受保護。
4. 相關法律挑戰與未來發展
目前歐盟並沒有明確規範 LLM 是否適用 《資料庫指令》，但有以下法律動向值得關注：
（1）歐盟 AI 法規（AI Act）
• 歐盟 AI 法案對 高風險 AI 進行了規範，但並未將 LLM 訓練數據視為資料庫。
• 但如果 AI 訓練數據被視為具有經濟價值的知識產權，可能會影響 Sui Generis 權利的適用範圍。
（2）歐盟法院的解釋
歐盟法院（CJEU）對《資料庫指令》的適用性持狹義解釋，曾在 British Horseracing Board Ltd v. William Hill Organization Ltd（C-203/02）一案中裁定：
• 「僅憑數據的收集，不構成受保護的資料庫」，而數據的組織和檢索方式才是保護的關鍵。
• 如果未來有企業主張 LLM 訓練數據受《資料庫指令》保護，可能需要證明其具有明確的「系統性」與「檢索功能」。
（3）資料抓取與競爭法
• 許多 LLM（如 OpenAI、Google DeepMind）在訓練過程中使用了 網路爬蟲（web scraping），但部分內容可能來自受 Sui Generis 保護的資料庫（如新聞機構、學術論文庫）。
• 未來爭議可能聚焦於：
• LLM 取用的資料是否侵犯資料庫權？
• LLM 模型的開發是否應支付「資料庫使用費」？
5. 結論：LLM 受《資料庫指令》保護的可能性
分析面向 適用可能性
LLM 訓練數據集 有可能受《資料庫指令》保護，但需證明其系統性組織與投資規模。
LLM 本身（參數與權重） 不受保護，因為 LLM 不符合資料庫的「檢索」與「系統排列」標準。
LLM 生成內容 不受保護，因為它不是資料庫的一部分，而是模型的推論結果。
整體來看，LLM 不太可能 直接受到 《資料庫指令》的 Sui Generis 保護，但其訓練數據庫可能受到一定程度的保護。然而，由於 LLM 不儲存原始數據，且 生成的內容是基於參數推理，因此較難納入傳統的「資料庫」概念。
未來趨勢
1. 歐盟是否會擴展《資料庫指令》？
• 可能會修改規範，使 AI 訓練數據庫受到更明確的保護。
2. AI 產業是否會建立類似 Sui Generis 權利？
• 如同「資料庫權」或「植物品種權」，未來可能會針對 AI 訓練數建立一種新的 Sui Generis 保護制度。
3. 數據提供者的反制措施
• 新聞機構、資料提供商 可能會要求 LLM 企業支付授權費，類似於 Google 與新聞機構之間的版稅爭議。
最終結論
目前來看，GPT-4o、Gemini 等大型語言模型本身 不受《資料庫指令》的 Sui Generis 保護，但 LLM 訓練數據庫可能符合部分條件，尤其是在數據經過系統化整理與驗證的情況下。然而，這仍需歐盟法院的最終解釋，以及未來 AI 產業的法律發展。